JP2005207321A - Internal combustion engine control apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、車両に搭載された動力源及び補機類を協調制御する内燃機関の制御装置に関する。 The present invention relates to a control device for an internal combustion engine that cooperatively controls a power source and accessories mounted on a vehicle.
下記[特許文献1]には、外部環境に基づいて蓄熱能力を算出すると共に将来の空調負荷を予測し、これらの算出結果及び予測結果に基づいて空調制御を行う装置が記載されている。
この[特許文献1]に記載の装置は車両に搭載されたものではないが、車両においてエアコンディショナー(エアコン)で生成した冷熱を蓄積する蓄冷器を用いて空調制御を行う場合には、どのようにして蓄冷器を活用すればエネルギー効率(燃費性能など)を向上させることができるかが重要である。具体的には、いかにして消費燃料が少ないエンジン負荷領域で蓄冷器に蓄冷させることができるか、あるいは、アイドル時や高負荷領域にどれだけエアコンコンプレッサを停止させることができるか、などが重要である。本発明の目的は、蓄冷器による蓄熱を効率的に活用することのできる内燃機関の制御装置を提供することにある。 The device described in [Patent Document 1] is not mounted on a vehicle, but how to control air conditioning using a regenerator that accumulates cold heat generated by an air conditioner (air conditioner) in the vehicle. It is important whether energy efficiency (fuel consumption performance, etc.) can be improved by using a regenerator. Specifically, it is important how cold storage can be stored in the engine load area with low fuel consumption, or how much the air conditioner compressor can be stopped during idle and high load areas. It is. The objective of this invention is providing the control apparatus of the internal combustion engine which can utilize efficiently the heat storage by a cool storage.
請求項1に記載の内燃機関の制御装置は、車両に搭載された内燃機関を、該内燃機関の出力を利用して冷熱を生成するエアコンディショナーと協調制御させるものであり、エアコンで生成した冷熱の少なくとも一部を蓄える蓄冷器と、蓄冷器に蓄えられている冷熱量を検出する蓄積冷熱量検出手段と、車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含む車両環境条件を検出する環境条件検出手段と、環境条件検出手段の検出結果に基づいて空調に必要な冷熱量を算出する必要冷熱量算出手段と、蓄積冷熱量検出手段によって検出された蓄積冷熱量及び必要冷熱量算出手段によって算出された必要冷熱量とに基づいて内燃機関の運転状態を制御する制御手段とを備えていることを特徴としている。 The control apparatus for an internal combustion engine according to claim 1 controls the internal combustion engine mounted on the vehicle in cooperation with an air conditioner that generates cold using the output of the internal combustion engine. A regenerator that stores at least a part of the heat storage, a stored cold energy detection means that detects the amount of cold energy stored in the regenerator, and at least one of vehicle interior temperature, interior humidity, outside air temperature, solar radiation, and air conditioner set temperature. Environmental condition detection means for detecting vehicle environmental conditions including, necessary cold energy calculation means for calculating the amount of cold necessary for air conditioning based on the detection result of the environmental condition detection means, and accumulation detected by the accumulated cold energy detection means And control means for controlling the operating state of the internal combustion engine based on the amount of cold and the required amount of cold calculated by the required amount of cold calculation means.
請求項2に記載の発明は、請求項1に記載の内燃機関の制御装置において、環境条件検出手段の検出結果に基づいて車両の搭乗者が要求する空調レベルを学習する空調要求学習手段をさらに備えており、必要冷熱量算出手段が、必要冷熱量算出時に空調要求学習手段の学習結果を利用することを特徴としている。 According to a second aspect of the present invention, in the control device for an internal combustion engine according to the first aspect, the air conditioning request learning means for learning the air conditioning level required by the vehicle occupant based on the detection result of the environmental condition detection means. The required amount of cold energy calculating means uses the learning result of the air conditioning request learning means when calculating the required amount of cold energy.
請求項3に記載の発明は、請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置において、走行経路上の短時間で変動しない非変動的な走行環境状況を取得する環境状況取得手段と、この環境状況取得手段によって取得された走行環境状況に基づいて前記内燃機関の負荷を予測する負荷予測手段とをさらに備えており、制御手段が、負荷予測手段による負荷予測を利用して内燃機関の運転状態を制御することを特徴としている。なお、短時間で変動しない非変動的な走行環境状況とは、交差点(信号)・踏切の有無や道路勾配などに関する情報を指す。また、環境状況取得手段の情報取得手段としては、予め情報が記憶されたものを車両に搭載しておき、これから情報を取得するような場合を含む。 According to a third aspect of the present invention, in the control device for an internal combustion engine according to the first or second aspect, an environmental condition acquisition means for acquiring a non-variable traveling environment condition that does not vary in a short time on the traveling route, Load prediction means for predicting the load of the internal combustion engine based on the traveling environment situation acquired by the environmental situation acquisition means, and the control means uses the load prediction by the load prediction means to operate the internal combustion engine. It is characterized by controlling the state. The non-fluctuating driving environment state that does not fluctuate in a short time refers to information on intersections (signals), the presence / absence of crossings, road gradients, and the like. Further, the information acquisition means of the environmental status acquisition means includes a case where information stored in advance is mounted on a vehicle and information is acquired from this.
請求項4に記載の発明は、請求項3に記載の内燃機関の制御装置において、環境状況取得手段が、車両外部との通信手段を備えており、該通信手段によって非変動的な走行環境状況又は短時間で変動し得る変動的な走行環境状況を取得することが可能であることを特徴としている。通信手段としては、専用の通信インターフェースを有し、それ自身で通信機能が完結しているものの他、携帯電話などを利用するものもここに言う通信手段に含む。また、いわゆるVICSや光ビーコン、FM通信などの利用もここに言う通信手段による通信形態に含まれる。さらに、短時間で変動し得る変動的な走行環境状況とは、上述した非変動的な走行環境状況に対して、気象(天候)や渋滞状況などに関する情報を指す。 According to a fourth aspect of the present invention, in the control device for an internal combustion engine according to the third aspect, the environmental condition acquisition means includes a communication means with the outside of the vehicle, and the non-fluctuating driving environment condition is provided by the communication means. Alternatively, it is possible to acquire a fluctuating traveling environment situation that can fluctuate in a short time. The communication means includes a dedicated communication interface that has its own communication function and uses a mobile phone or the like. The use of so-called VICS, optical beacons, FM communication, and the like is also included in the communication mode by the communication means referred to here. Furthermore, the variable traveling environment situation that can fluctuate in a short time refers to information related to the weather (weather), traffic jam situation, and the like with respect to the non-variable traveling environment situation described above.
請求項5に記載の発明は、請求項3又は4に記載の内燃機関の制御装置において、運転者のアクセルペダル操作、ブレーキ操作、ギヤシフト操作、ステアリング操作のうちの少なくとも一つを含む運転操作状況を検出する操作状況検出手段と、環境状況取得手段によって取得された非変動的な走行環境状況及び操作状況検出手段によって検出された運転操作状況に基づいて、走行環境情報に対する運転操作状況を学習する操作状況学習手段とをさらに備え、負荷予測手段が、操作状況学習手段による学習結果を利用して内燃機関の負荷予測を行うことを特徴としている。 According to a fifth aspect of the present invention, in the control device for an internal combustion engine according to the third or fourth aspect, a driving operation situation including at least one of a driver's accelerator pedal operation, a brake operation, a gear shift operation, and a steering operation. Based on the non-fluctuating driving environment status acquired by the operating status detection unit and the driving status detected by the operating status detection unit, the driving operation status for the driving environment information is learned. An operation status learning unit is further provided, and the load prediction unit performs load prediction of the internal combustion engine using a learning result by the operation status learning unit.
請求項6に記載の発明は、請求項3〜5の何れか一項に記載の内燃機関の制御装置において、環境状況取得手段が、目的地を設定することで目的までの経路を決定し、決定した経路に基づく走行環境状況を取得する機能を有していることを特徴としている。
The invention according to claim 6 is the control device for an internal combustion engine according to any one of
請求項1に記載の発明によれば、車両環境条件に基づいて必要冷熱量を算出すると共にすでに蓄えられている蓄積冷熱量も検出し、この両者に基づいて内燃機関の運転状態を制御する。即ち、必要冷熱量と蓄積冷熱量とからどの程度の冷熱を発生させる必要があるのか、また、どの程度の冷熱量を蓄冷器に蓄えておくことがエネルギー効率上効果的かを判断し、これに基づいて内燃機関の負荷領域を決定する。このようにすることで、エネルギー効率よく内燃機関を制御することができる。例えば、燃料消費率の少ない負荷領域をできるだけ使用するようにすれば燃費向上を実現できる。 According to the first aspect of the present invention, the required amount of cold heat is calculated based on the vehicle environmental conditions, the accumulated cold heat amount already stored is also detected, and the operating state of the internal combustion engine is controlled based on both. That is, it is determined how much cold heat needs to be generated from the required cold heat amount and the accumulated cold heat amount, and how much cold heat amount is stored in the regenerator and is effective in terms of energy efficiency. To determine the load area of the internal combustion engine. By doing in this way, an internal combustion engine can be controlled with energy efficiency. For example, fuel consumption can be improved by using a load region with a low fuel consumption rate as much as possible.
請求項2に記載の発明によれば、空調要求学習手段によって、検出した車両環境条件と要求される空調レベルとの関係を学習する。そして、この学習結果を、必要冷熱量算出手段による必要冷熱量算出時に利用することで、必要冷熱量の算出精度を向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。 According to the second aspect of the invention, the relationship between the detected vehicle environmental condition and the required air conditioning level is learned by the air conditioning request learning means. And by using this learning result at the time of calculation of the required cold energy by the required cold energy calculation means, the calculation accuracy of the required cold energy can be improved, and the energy efficiency can be further improved.
請求項3に記載の発明によれば、環境状況取得手段によって取得した非変動的な走行環境状況[交差点(信号)・踏切の有無や道路勾配など]を利用して、負荷予測手段が内燃機関の負荷を予測する。そして、この負荷予測を利用して内燃機関が制御されるので、エネルギー効率をより一層向上させることができる。 According to the third aspect of the present invention, the load predicting means uses the non-variable traveling environment situation [intersection (signal), presence / absence of level crossing, road gradient, etc.] obtained by the environmental situation obtaining means to Predict the load. And since an internal combustion engine is controlled using this load prediction, energy efficiency can be improved further.
請求項4に記載の発明によれば、環境状況取得手段が車両外部との通信によって非変動的又は変動的な走行環境状況を取得することが可能であるので、走行環境状況の情報量が増え、負荷予測手段による負荷予測精度をより一層向上させることができる。
According to the invention described in
請求項5に記載の発明によれば、走行環境情報に対する運転操作状況を学習しておき、この学習結果を、負荷予測手段による負荷予測に利用することで、負荷予測精度をさらに向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。 According to the fifth aspect of the present invention, it is possible to further improve the load prediction accuracy by learning the driving operation situation with respect to the traveling environment information and using the learning result for the load prediction by the load prediction means. And energy efficiency can be further improved.
請求項6に記載の発明によれば、環境状況取得手段が、目的地への経路に基づく走行環境状況を取得することができるので、より長い区間にわたる必要冷熱量の算出又は内燃機関の負荷予測を行うことが可能となり、必要冷熱量の算出精度又は内燃機関の負荷予測精度をより一層向上させることができ、エネルギー効率をより一層向上させることができる。 According to the invention described in claim 6, since the environmental condition acquisition means can acquire the traveling environment condition based on the route to the destination, the calculation of the required amount of cold energy over the longer section or the load prediction of the internal combustion engine. Thus, the calculation accuracy of the required amount of cold heat or the load prediction accuracy of the internal combustion engine can be further improved, and the energy efficiency can be further improved.
本発明の制御装置の一実施形態について以下に説明する。本実施形態の制御装置を有する車両の主要構成部を図1に示す。車両1を駆動させる駆動力は、内燃機関であるエンジン2によって生成される。エンジン2自体は公知の一般的なエンジンである。図示されていないが、エンジン2の出力は、トランスミッションやディファレンシャルギアを介して駆動輪に伝達され、車両1を駆動する。空燃比制御や燃料噴射量制御、点火時期制御などのエンジン2に関する制御は、エンジン用の電子制御コントロールユニット(ECU)3によって総合的に制御されている。
An embodiment of the control device of the present invention will be described below. The main components of a vehicle having the control device of this embodiment are shown in FIG. The driving force that drives the vehicle 1 is generated by the
エンジンECU3には、クランクポジションセンサ4、シフトポジションセンサ5、アクセルポジションセンサ6、エアフロセンサ7、スロットルポジションセンサ8、車輪速センサ9、ブレーキマスタシリンダ圧センサ10なども接続されている。クランクポジションセンサ4は、エンジン2のクランクシャフトの回転位置を検出するもので、エンジン回転数を検出することも可能である。シフトポジションセンサ5は、トランスミッションのギヤ段を検出するものである。オートマチックトランスミッションであれば、制御ECU(エンジンECU3やトランスミッションを制御するECUなど)が変速信号を出力するのでこれに基づいてギヤ段を検出すればよく、いわゆるセンサではない場合もあり得る。
A
アクセルポジションセンサ6は、車両1の運転者によるアクセルペダル操作量、即ち、アクセル開度を検出する。エアフロセンサ7は、吸気通路上に配設され、吸入空気量を検出する。本実施形態のエンジン2はいわゆる電子制御式スロットルバルブを有しており、スロットルポジションセンサ8はこのスロットルバルブの開度を検出する。電子制御スロットルバルブであるため、アクセルペダルとスロットルバルブとは機械的に直結されておらず、アクセル開度とスロットル開度とは別々に検出される。車輪速センサ9は、各車輪に取り付けられており各車輪の回転数を検出する。この検出結果からは、車両1の車速を検出することが可能である。
The accelerator position sensor 6 detects the amount of accelerator pedal operation by the driver of the vehicle 1, that is, the accelerator opening. The airflow sensor 7 is disposed on the intake passage and detects the intake air amount. The
また、ブレーキマスタシリンダ圧センサ10は、ブレーキのマスタシリンダ圧を検出するものであり、ここでは運転者のブレーキ操作状態を検出する。なお、ブレーキ機構を総合的に制御するブレーキECUが設けられる場合は、ブレーキマスタシリンダ圧センサ10はブレーキECUに接続されるのが通常である。このような場合も、ブレーキECUとエンジンECUとは互いに接続されて協調制御を行うため、ブレーキマスタシリンダ圧センサ10の検出結果はエンジンECU3によって取得し得る。
The brake master
エンジンECU3は、車両1に搭載されたナビゲーションシステム11とも接続されている。ナビゲーションシステム11は、道路・地形情報やその他の情報(施設情報など)を記憶したハードディスクやDVDディスクなどの記憶媒体を内蔵している。この記録媒体内の情報は、短時間で変動しない非変動的な交差点(信号)・踏切の有無や道路勾配(地形)などに関する情報(走行環境情報)である。また、ナビゲーションシステム11は、通信機能(通信手段)を備えており、気象(天候)や渋滞状況などの短時間で変動し得る走行環境情報を車両1の外部から取得することもできる。なお、通信機能によって、上述した非変動的な走行環境情報を取得しても構わない。
The engine ECU 3 is also connected to a
通信機能としては、専用の通信インターフェースなどのように、それ自身で通信機能が完結しているものであってもよいし、携帯電話などを利用するものであってもよい。さらに、いわゆるVICSや光ビーコン、FM通信などもここに言う通信機能の一つである。また、目的地を設定すれば、推奨経路と共にこの経路の全区間にわたる走行環境情報を取得することも可能である。なお、車両1の自車位置は、GPSやジャイロなどを用いて検出し得る。エンジンECU3は、ナビゲーションシステム11から上述した走行環境状況を情報として取得することができる。ナビゲーションシステム11は環境状況取得手段として機能している。
The communication function may be a communication function that completes itself, such as a dedicated communication interface, or may use a mobile phone or the like. Furthermore, so-called VICS, optical beacons, FM communication, and the like are one of the communication functions described here. Moreover, if the destination is set, it is also possible to acquire travel environment information over the entire section of this route along with the recommended route. In addition, the own vehicle position of the vehicle 1 can be detected using GPS, a gyro, or the like. The
車両1は、エアコンディショナー(エアコン)12を有している。エアコン12は、冷熱源となる熱交換器13によって冷却された空気や、温熱源となるヒータコア(図示せず)によって暖められた空気をブロアファン14によって車室内に導入させ、車室内の冷暖房(あるいは除湿)を行う。ヒータコアには、エンジン2の冷却液が分岐して循環されており、冷却液の持つ熱が利用されている。エアコン12は、コンプレッサ15、コンデンサ16及び蓄冷器17からなる冷媒の循環系を有している。また、蓄冷器17と熱交換器13との間に、もう一つの循環系が形成されている。
The vehicle 1 has an air conditioner (air conditioner) 12. The
コンプレッサ15はエンジン2の出力の一部を用いて冷媒を圧縮する。圧縮された冷媒は、コンデンサ16で熱を奪われて液化し、蓄冷器17に内蔵された一体化されたエキスパンジョンバルブで霧状にされて気化しやすくされる。冷媒はさらに、蓄冷器17において気化され、このときの気化熱によって蓄冷器17内部の蓄冷材が冷却される。蓄冷器17は、内部の蓄冷材の温度を低く保つことで冷熱を蓄積している。蓄冷器17から出た冷媒はコンプレッサ15によって再度圧縮され、上述したコンプレッサ15−コンデンサ16−蓄冷器17を繰り返し循環する。
The
さらに、蓄冷器17−熱交換器13との間の循環管の内部にも冷媒が充填されており、蓄冷器17に蓄えられた冷熱がこの冷媒の循環によって車室内の熱交換器13に伝えられる。熱交換器13の持つ冷熱は、上述したブロアファン14によって車室内に導入される。蓄冷器17は、エアコンディショナー12で生成させた冷熱エネルギーを蓄積する蓄積手段として機能している。上述した蓄冷器17−熱交換器13との間の循環管に充填される冷媒としては、水や塩水(ブライン)、エチレングリコール溶液などの液体や、二酸化炭素などの気体などが利用される。蓄冷器17は、内部の蓄冷材温度と冷媒の温度とをそれぞれ検出する温度センサが内蔵されている。また、熱交換器13も温度センサを内蔵している。
Further, the inside of the circulation pipe between the regenerator 17 and the
本実施形態のコンプレッサ15は、外部制御式可変容量型のものであり、外部からの信号(DUTY信号)によって冷媒の圧縮吐出量を連続的に可変制御し得るものである。その構造は、公知の一般的な斜板式のものであり、この斜板の傾きを変えることで容量を変えている。コンプレッサ15は、容量をゼロにして冷媒を吐出させないことも可能であり、クラッチなどを必要としない。コンプレッサ15は、エアコン12の駆動を総合的に制御するエアコンECU18に接続されており、上述した制御信号(DUTY信号)もエアコンECU18によって生成されている。
The
エアコンECU18には、エアコンの稼働に際して必要な各種情報を検出するセンサ類も接続されている。これらのセンサ類としては、車内温度センサ19、車内湿度センサ20、外気温センサ21、日射センサ22などがある。また、エアコンECU18には、エアコンの操作をする際に搭乗者によって操作される操作パネル23や、送風場所を切り替えるためのダンパを動かすアクチュエータ24も接続されている。操作パネル23によって、設定温度や送風モードなどが設定される。上述したブロアファン14のモータもエアコンECU18に接続されており、その駆動及び風量がECU18によって制御されている。
The
次に、上述した制御装置によるエンジン−エアコン協調制御について説明する。本制御のフローチャートを図2及び図3に示す。まず、図2に示されるように、エアコン12が作動中であるか否かを判定する(ステップ200)。エアコン12が作動中であるか否かは、エアコンECU18によって把握されている。エアコン12が作動中でなければ、エンジン2とエアコン12との協調させる必要がないため、制御を終える。なお、所定時間毎に繰り返し実行されており、エアコン12の作動状況はこのステップ200によって常時監視されていることとなる。
Next, engine-air conditioner cooperative control by the above-described control device will be described. The flowchart of this control is shown in FIGS. First, as shown in FIG. 2, it is determined whether or not the
一方、ステップ200において、エアコン12が作動中であると判定された場合は、車両環境条件を読み込む(ステップ205)。車両環境条件は、車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含んでいる。これらの値は、上述した車内温度センサ19、車内湿度センサ20、外気温センサ21、日射センサ22によって検出される。設定温度は、エアコン操作パネル23による操作をエアコンECU18が検出している。即ち、これらのセンサ類等が環境条件検出手段として機能している。
On the other hand, if it is determined in step 200 that the
ステップ205に続いて、検出した車両環境条件に対して要求される空調レベルを学習する(ステップ210)。学習結果は、ECU18内の記憶領域に蓄積され、このステップ210によって更新される。この学習結果は、例えば、外気温が○○度で、室内温度が□□度である場合には、エアコン操作パネル23によってエアコンの動作がどのように操作され、どのような要求がなされるか(設定温度や送風モードなど)を過去の実績として学習する。この学習は、追って説明するステップ225又はステップ230における必要冷熱量の算出時に利用される。具体的には、図4(a)〜図4(c)に示されるようなマップを作成し、随時行われる学習によって図4(a)〜図4(c)に示される各係数曲線を修正していく。図4(a)〜図4(c)の各マップは、マップ横軸に示した各種車両環境条件に基づいて、マップ縦軸に示した各係数を求める際に利用される。各係数の利用についてはステップ225についての説明時に説明する。
Following step 205, the air conditioning level required for the detected vehicle environmental condition is learned (step 210). The learning result is accumulated in a storage area in the
ステップ210に続いて、走行環境状況を取得する(ステップ215)。この走行環境状況には、上述した非変動的なものと変動的なものとが含まれている。短時間で変動しない非変動的な走行環境状況には交差点(信号)・踏切の有無や道路勾配などに関する情報などが含まれ、短時間で変動し得る走行環境状況には気象(天候)や渋滞状況などに関する情報などが含まれることは上述したとおりである。これらの走行環境状況は、ナビゲーションシステム11によって取得(ナビゲーションシステム11自身が記憶している場合も含む)される。即ち、ナビゲーションシステム11は、環境状況取得手段として機能している。非変動的な環境状況はナビゲーションシステム11自身が記憶しても支障はなく、また、ナビゲーションシステム11の通信機能によって外部から取得することも可能である。変動的な走行環境状況は、通信機能によって車両1の外部との通信によって取得される。
Subsequent to step 210, a traveling environment situation is acquired (step 215). This traveling environment situation includes the non-variable and the variable described above. Non-fluctuating driving environment conditions that do not fluctuate in a short time include information on intersections (signals), the presence / absence of railroad crossings, road gradients, etc., and driving environment conditions that can fluctuate in a short time include weather (weather) and traffic congestion As described above, information on the situation and the like is included. These traveling environment situations are acquired by the navigation system 11 (including the case where the
ステップ215に続いて、上述したナビゲーションシステム11によって目的地の設定がなされているかいないかを判定する(ステップ220)。目的地が設定されていれば、車両の現在位置から目的地までの全経路(ナビゲーションシステム11において設定された経路)までの間に必要となる必要冷熱量を算出する(ステップ225)。この必要冷熱量の算出は、ステップ205において取得した車両環境条件に基づいて行われる。車両環境条件に基づいて必要冷熱量を算出するので、その算出精度を高くすることができる。
Following step 215, it is determined whether the destination is set by the
特に本実施形態では、必要冷熱量の算出時には、上述した車両環境条件に加えて、ステップ215で取得した走行環境状況に関する情報も加味される。このため、上述した算出精度をさらに高めることが可能となる。さらに本実施形態では、ステップ210において車両環境条件に対する要求空調レベルを学習したが、この学習結果も、ステップ225における必要冷熱量算出時に利用されている。即ち、この必要冷熱量の算出を行うエアコンECU18は、空調要求学習手段としても機能している。このような学習結果を利用することで、必要冷熱量を算出精度をより一層高くすることができる。
In particular, in the present embodiment, when calculating the required amount of cooling heat, in addition to the vehicle environmental conditions described above, information on the traveling environment situation acquired in step 215 is also taken into account. For this reason, it becomes possible to further raise the calculation accuracy mentioned above. Furthermore, in the present embodiment, the required air conditioning level for the vehicle environmental condition is learned in step 210, but this learning result is also used when calculating the required amount of heat in step 225. In other words, the
本実施形態においては、必要冷熱量Qの算出は次式(I)に基づいて行われ、上述したステップ210での学習結果が反映される。
Q=Q4×(t1+t2+…+tn)=(q1×t1×a1×b1×c1)+(q2×t2×a2×b2×c2)+…+(qn×tn×an×bn×cn) …(I)
ここで、Q4は、空調負荷熱である。また、t1〜tnは冷熱量を算出する全時間を複数の制御時間に区分した際の各単位制御時間である。そして、q1〜qnは各制御時間に対応する単位時間あたりの車内熱負荷であり、ステップ205で検出した車両環境条件及びステップ215で検出された走行環境状況に基づいて算出されている。また、係数a,b,cの値は、図4(a)〜図4(c)を用いて求められた係数であり、ここでは各制御単位毎に求められている。上述した式(I)の演算はエアコンECU18によって行われる。即ち、エアコンECU18は、必要冷熱量算出手段として機能している。
In the present embodiment, the calculation of the required amount of heat Q is performed based on the following equation (I), and the learning result in step 210 described above is reflected.
Q = Q4 * (t1 + t2 + ... + tn) = (q1 * t1 * a1 * b1 * c1) + (q2 * t2 * a2 * b2 * c2) + ... + (qn * tn * an * bn * cn) (I )
Here, Q4 is air conditioning load heat. Further, t1 to tn are unit control times when the total time for calculating the amount of cooling is divided into a plurality of control times. In addition, q1 to qn are in-vehicle heat loads per unit time corresponding to the respective control times, and are calculated based on the vehicle environment conditions detected in step 205 and the travel environment conditions detected in step 215. The values of the coefficients a, b, and c are coefficients obtained using FIGS. 4A to 4C, and are obtained for each control unit here. The calculation of the above formula (I) is performed by the
一方、ステップ220において目的地が設定されていないと判断された場合は、車両の現在位置及び進行方向(ナビゲーションシステム11によって検出される)に基づいて、その時点から一定時間走行後(あるいは一定距離走行後)までの必要冷熱量を算出する(ステップ230)。この必要冷熱量の算出も、ステップ205において取得した車両環境条件に基づいて行われる。このとき、ステップ215で取得した走行環境状況に関する情報が加味されるのは、上述したステップ225の場合と同様である。さらに、学習された必要冷熱量が利用されるのも、ステップ225の場合と同様である。 On the other hand, if it is determined in step 220 that the destination is not set, the vehicle travels for a certain period of time (or a certain distance) based on the current position of the vehicle and the traveling direction (detected by the navigation system 11). The required amount of cold energy until after travel is calculated (step 230). The calculation of the required amount of cooling heat is also performed based on the vehicle environmental conditions acquired in step 205. At this time, the information on the traveling environment situation acquired in step 215 is taken into account, as in the case of step 225 described above. Further, the learned necessary amount of cold energy is used as in the case of step 225.
ステップ225又はステップ230に続いて、蓄冷器17に蓄えられた蓄冷量が求められる。これに関する説明図を図5に示す。図5に示されるように、蓄冷器17前の冷媒温度をT1、蓄冷器17後の冷媒温度をT1’、その流量体積をM1とし、この冷媒の持つ熱量をQ1とする。同様に、蓄冷器17内の蓄冷材の温度をT2、その体積をM2とし、この蓄冷材の持つ熱量をQ2とする。また、蓄冷器17−熱交換器13間を循環する冷媒の熱交換器13前の温度をT3、熱交換器13後の温度をT3’、その流量体積をM3とし、この冷媒の持つ熱量をQ3とする。さらに、熱交換器13の温度をT4、空調熱負荷は上述したようにQ4とする。
Subsequent to step 225 or step 230, the amount of cold stored in the
このようにすると、熱量Q2は下記式(II)又は式(III)によって示される。式(II)は温度に基づいてQ2を求めるものであり、式(III)は熱量に基づいてQ2を求めるものである。T2startは初期(常温)状態の蓄冷材の温度である。
Q2=(T4−T2)×M2 …(II)
Q2=Q1−Q3−[(T2start−T4)×M2]
=[(T1’−T1)×M1]−[(T3’−T3)×M3]−[(T2start−T4)×M2] …(III)
If it does in this way, calorie | heat amount Q2 is shown by following formula (II) or formula (III). Formula (II) calculates Q2 based on temperature, and Formula (III) calculates Q2 based on the amount of heat. T2start is the temperature of the cold storage material in the initial (normal temperature) state.
Q2 = (T4-T2) × M2 (II)
Q2 = Q1-Q3-[(T2start-T4) * M2]
= [(T1′−T1) × M1] − [(T3′−T3) × M3] − [(T2start−T4) × M2] (III)
ステップ235の後、運転者の運転操作状況を監視し(ステップ240)、ステップ215において検出された走行環境状況に対応づけて運転操作状況を学習する(ステップ245)。例えば、車速や道路勾配がある値であるときに、運転者はどのようなシフト操作・アクセルワーク・ブレーキ操作をするのかをシフトポジションセンサ5やアクセルポジションセンサ6、マスタシリンダ圧センサ10などから検出して学習する。即ち、これらのセンサ類が、操作状況検出手段として機能している。そして、検出結果に基づいて学習を行うエンジンECU18が操作状況学習手段として機能している。
After step 235, the driving operation status of the driver is monitored (step 240), and the driving operation status is learned in association with the traveling environment status detected in step 215 (step 245). For example, when the vehicle speed or road gradient is a certain value, the driver detects what shift operation / acceleration work / brake operation is performed from the
この学習結果は、後述するステップ250におけるエンジン負荷予測に反映される。具体的には、図6に示されるようなマップを作成し、随時行われる学習によって図6に示される各係数曲線を修正していく。図6のマップは、マップ横軸に示した運転操作状態(アクセルワーク:アクセル開度)と、マップ中の複数の等ギヤ段曲線(道路勾配に対応すると判断することもできる)とに基づいて、マップ縦軸に示した負荷係数eを求める際に利用される。負荷係数eの利用については次のステップ250についての説明時に説明する。 This learning result is reflected in the engine load prediction in step 250 described later. Specifically, a map as shown in FIG. 6 is created, and each coefficient curve shown in FIG. 6 is corrected by learning performed as needed. The map of FIG. 6 is based on the driving operation state (accelerator work: accelerator opening) shown on the horizontal axis of the map and a plurality of equal gear curve (which can be determined to correspond to the road gradient) in the map. This is used when the load coefficient e shown on the vertical axis of the map is obtained. Use of the load coefficient e will be described when the next step 250 is described.
ステップ245の後、エンジン負荷を予測する(ステップ250)。この予測は、ステップ225(目的地までの全区間)又はステップ230(所定の一定区間)の区間に対応して行われる。本実施形態においては、エンジン負荷TQの算出は次式(IV)に基づいて行われ、上述したステップ245での学習結果が反映される。
TQ=(d1×t1×e1)+(d2×t2×e2)+…+(dn×tn×en) …(VI)
After step 245, the engine load is predicted (step 250). This prediction is performed corresponding to the section of step 225 (all sections to the destination) or step 230 (predetermined constant section). In the present embodiment, the calculation of the engine load TQ is performed based on the following equation (IV), and the learning result in step 245 described above is reflected.
TQ = (d1 * t1 * e1) + (d2 * t2 * e2) + ... + (dn * tn * en) (VI)
ここで、t1〜tnはエンジン負荷を算出する全時間を複数の制御時間に区分した際の各単位制御時間である。そして、d1〜dnは各単位時間あたりのエンジン負荷であり、各値はステップ215で検出された走行環境状況(ステップ205で検出した車両環境条件が加味されてもよい)に基づいて算出される。例えば、図7に、道路勾配(車両環境条件の一例)からエンジン負荷を求める際に用いるマップを示す。ここでは、このようなマップ(多次元でも良い)が予め実験などを通して作成されており、このようなマップによってエンジン負荷が求められる。また、係数eの値は、図6を用いて求められた係数であり、ここでは各制御単位毎に求められている。上述した式(VI)の演算はエンジンECU3によって行われる。即ち、エンジンECU3は、負荷予測手段として機能している。
Here, t1 to tn are unit control times when the total time for calculating the engine load is divided into a plurality of control times. D1 to dn are engine loads per unit time, and each value is calculated based on the traveling environment situation detected in step 215 (the vehicle environment condition detected in step 205 may be taken into account). . For example, FIG. 7 shows a map used to determine the engine load from a road gradient (an example of vehicle environmental conditions). Here, such a map (which may be multi-dimensional) is created in advance through experiments or the like, and the engine load is obtained from such a map. The value of the coefficient e is a coefficient obtained using FIG. 6, and is obtained for each control unit here. The calculation of the above formula (VI) is performed by the
次に、ステップ250で予測したエンジン負荷に基づいて、アイドル域、加速域、定常走行域、減速域毎にコンプレッサ15を駆動させた場合の燃料消費量をマップから算出する(ステップ255)。このとき用いるマップを、図8(a)及び図8(b)に示す。図8(a)は、コンプレッサ15を駆動させた場合に、回転数に対する生成冷熱量を示している。このマップでは、複数の等温度曲線が示されており、外気温によって使用する曲線が異なる。このマップからは、コンプレッサ回転数(即ち、エンジン回転数)に対して生成し得る冷熱量が把握できる。また、図8(a)から分かるように、外気温が低いほど生成し得る冷熱量は多くなる。また、図8(b)は、可変容量型のコンプレッサ15の容量(コンプレッサ作動DUTY比によって制御される)に対する、各負荷領域における燃料消費量を把握できる。
Next, based on the engine load predicted in step 250, the fuel consumption when the
ステップ255の後、必要冷熱量、蓄積冷熱量及び予測した燃料消費量に基づいて、燃料消費量が最小となるように冷熱量の収支スケジュールを設定する(ステップ260)。即ち、予測区間のどの区間で冷熱量をどの程度消費し、あるいは、どの程度生成させるかを決定する。そして、このスケジュールに基づいて、外気温センサ21によって検出される外気温に基づいて補正を行いながらエンジン2とエアコン12とを協調制御する(ステップ265)。エアコン12に関しては容量(制御DUTY比)が制御され、エンジン2に関しては負荷領域が制御される。ステップ265の後は、ステップ200から再度実行される。
After step 255, based on the necessary cold energy amount, the accumulated cold energy amount, and the predicted fuel consumption amount, a balance schedule of the cold energy amount is set so that the fuel consumption amount is minimized (step 260). That is, it is determined how much the amount of cold heat is consumed or how much is generated in which section of the prediction section. Based on this schedule, the
このように、蓄冷器17に蓄積されている蓄積冷熱量と車両環境条件から予測される必要冷熱量とに基づいて、エンジン2を制御することで効率的な蓄熱(蓄冷)制御を行うことができる。ここでは、高率な蓄熱(蓄冷)制御によって燃料消費量を向上させている。また、上述した実施形態では、車両環境条件に基づいて搭乗者の要求する空調レベルを学習し、必要冷熱量の算出時にこの学習結果を利用することで必要冷熱量の算出精度を向上させ、効率をさらに高めている。さらに、ここでは、走行環境状況も取得してエンジン2の負荷予測を行い、これを利用してエンジン2を制御するので、効率をさらに向上させている(上述した例では燃料消費量を低減させている)。
Thus, efficient heat storage (cold storage) control can be performed by controlling the
1…車両、2…エンジン(内燃機関)、3…エンジンECU(制御手段:負荷予測手段)、5…シフトポジションセンサ(操作状況検出手段)、6…アクセルポジションセンサ(操作状況検出手段)、8…スロットルポジションセンサ(操作状況検出手段)、10…ブレーキマスタシリンダ圧センサ(操作状況検出手段)、11…ナビゲーションシステム(環境状況取得手段)、12…エアコンディショナー(エアコン)、13…熱交換器、14…ブロアファン、15…コンプレッサ、16…コンデンサ、17…蓄冷器、18…エアコンECU18(必要冷熱量算出手段:蓄積冷熱量検出手段)、19…車内温度センサ(環境条件検出手段)、20…車内湿度センサ(環境条件検出手段)、21…外気温センサ(環境条件検出手段)、22…日射センサ(環境条件検出手段)、23…エアコン操作パネル(環境条件検出手段)。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Vehicle, 2 ... Engine (internal combustion engine), 3 ... Engine ECU (control means: Load prediction means), 5 ... Shift position sensor (operation condition detection means), 6 ... Accelerator position sensor (operation condition detection means), 8 ... throttle position sensor (operation status detection means), 10 ... brake master cylinder pressure sensor (operation status detection means), 11 ... navigation system (environment status acquisition means), 12 ... air conditioner (air conditioner), 13 ... heat exchanger, DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記エアコンで生成した冷熱の少なくとも一部を蓄える蓄冷器と、
前記蓄冷器に蓄えられている冷熱量を検出する蓄積冷熱量検出手段と、
車内温度、車内湿度、外気温度、日射量、エアコン設定温度のうちの少なくとも一つを含む車両環境条件を検出する環境条件検出手段と、
前記環境条件検出手段の検出結果に基づいて空調に必要な冷熱量を算出する必要冷熱量算出手段と、
前記蓄積冷熱量検出手段によって検出された蓄積冷熱量及び前記必要冷熱量算出手段によって算出された必要冷熱量とに基づいて前記内燃機関の運転状態を制御する制御手段とを備えていることを特徴とする内燃機関の制御装置。 A control device for an internal combustion engine that controls an internal combustion engine mounted on a vehicle in cooperation with an air conditioner that generates cold using the output of the internal combustion engine,
A regenerator for storing at least a part of the cold generated by the air conditioner;
Accumulated cold energy detection means for detecting the amount of cold energy stored in the regenerator;
An environmental condition detection means for detecting a vehicle environmental condition including at least one of an interior temperature, an interior humidity, an outside air temperature, an amount of solar radiation, and an air conditioner set temperature;
Necessary cold energy calculation means for calculating the amount of cold necessary for air conditioning based on the detection result of the environmental condition detection means;
Control means for controlling the operating state of the internal combustion engine based on the accumulated cold quantity detected by the accumulated cold quantity detection means and the necessary cold quantity calculated by the necessary cold quantity calculation means. A control device for an internal combustion engine.
前記必要冷熱量算出手段が、必要冷熱量算出時に前記空調要求学習手段の学習結果を利用することを特徴とする請求項1に記載の内燃機関の制御装置。 Further comprising air conditioning request learning means for learning an air conditioning level requested by a passenger of the vehicle based on a detection result of the environmental condition detecting means;
2. The control apparatus for an internal combustion engine according to claim 1, wherein the required amount of cold energy calculating means uses a learning result of the air conditioning request learning means when calculating the required amount of cold energy.
前記制御手段が、前記負荷予測手段による負荷予測を利用して前記内燃機関の運転状態を制御することを特徴とする請求項1又は2に記載の内燃機関の制御装置。 An environmental condition acquisition unit that acquires a non-variable driving environment state that does not vary in a short time on the driving route, and a load prediction that predicts a load of the internal combustion engine based on the driving environment state acquired by the environmental state acquisition unit And further comprising means,
3. The control device for an internal combustion engine according to claim 1, wherein the control unit controls an operation state of the internal combustion engine using load prediction by the load prediction unit.
前記環境状況取得手段によって取得された非変動的な走行環境状況及び前記操作状況検出手段によって検出された運転操作状況に基づいて、走行環境情報に対する運転操作状況を学習する操作状況学習手段とをさらに備え、
前記負荷予測手段が、前記操作状況学習手段による学習結果を利用して前記内燃機関の負荷予測を行うことを特徴とする請求項3又は4に記載の内燃機関の制御装置。 Operation status detection means for detecting a driving operation status including at least one of a driver's accelerator pedal operation, brake operation, gear shift operation, and steering operation;
Operation status learning means for learning a driving operation status with respect to the driving environment information based on the non-variable driving environment status acquired by the environmental status acquisition means and the driving operation status detected by the operation status detection means; Prepared,
5. The control apparatus for an internal combustion engine according to claim 3, wherein the load prediction unit performs load prediction of the internal combustion engine using a learning result obtained by the operation state learning unit.
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